Análisis realizado por el Grupo de Investigación en Bases de Datos - UTN - FRCU http://www.frcu.utn.edu.ar/gibd
El 30 de enero, la Organización Mundial de la Salud declaró la emergencia de salud pública internacional por el brote epidémico de coronavirus.
La cifra de contagios confirmados del nuevo coronavirus SARS-CoV-2 superó la barrera del millón, siendo en la actualidad 3.193.886 los casos confirmados.
Las muertes por la pandemia alcanzan las 227.638, de acuerdo con los datos de la universidad estadounidense Johns Hopkins, uno de las fuentes más consultadas del mundo.
| País | Fecha | Casos | Fallecidos | Tasa Letalidad |
|---|---|---|---|---|
| Nicaragua | 2020-04-29 | 13 | 3 | 23,08 |
| MS Zaandam | 2020-04-29 | 9 | 2 | 22,22 |
| United Kingdom | 2020-04-29 | 166.441 | 26.166 | 15,72 |
| Belgium | 2020-04-29 | 47.859 | 7.501 | 15,67 |
| France | 2020-04-29 | 166.543 | 24.121 | 14,48 |
| Bahamas | 2020-04-29 | 80 | 11 | 13,75 |
| Italy | 2020-04-29 | 203.591 | 27.682 | 13,60 |
| Antigua and Barbuda | 2020-04-29 | 24 | 3 | 12,50 |
| Mauritania | 2020-04-29 | 8 | 1 | 12,50 |
| Zimbabwe | 2020-04-29 | 32 | 4 | 12,50 |
| Sweden | 2020-04-29 | 20.302 | 2.462 | 12,13 |
| Netherlands | 2020-04-29 | 38.998 | 4.727 | 12,12 |
| Algeria | 2020-04-29 | 3.848 | 444 | 11,54 |
| Liberia | 2020-04-29 | 141 | 16 | 11,35 |
| Belize | 2020-04-29 | 18 | 2 | 11,11 |
| Hungary | 2020-04-29 | 2.727 | 300 | 11,00 |
| Guyana | 2020-04-29 | 78 | 8 | 10,26 |
| Spain | 2020-04-29 | 236.899 | 24.275 | 10,25 |
| Gambia | 2020-04-29 | 10 | 1 | 10,00 |
| Suriname | 2020-04-29 | 10 | 1 | 10,00 |
| Mexico | 2020-04-29 | 17.799 | 1.732 | 9,73 |
| Burundi | 2020-04-29 | 11 | 1 | 9,09 |
| Honduras | 2020-04-29 | 738 | 66 | 8,94 |
| Barbados | 2020-04-29 | 80 | 7 | 8,75 |
| Malawi | 2020-04-29 | 36 | 3 | 8,33 |
| Indonesia | 2020-04-29 | 9.771 | 784 | 8,02 |
| Haiti | 2020-04-29 | 76 | 6 | 7,89 |
| Sudan | 2020-04-29 | 375 | 28 | 7,47 |
| Angola | 2020-04-29 | 27 | 2 | 7,41 |
| San Marino | 2020-04-29 | 563 | 41 | 7,28 |
| Egypt | 2020-04-29 | 5.268 | 380 | 7,21 |
| Syria | 2020-04-29 | 43 | 3 | 6,98 |
| Brazil | 2020-04-29 | 79.685 | 5.513 | 6,92 |
| Trinidad and Tobago | 2020-04-29 | 116 | 8 | 6,90 |
| Philippines | 2020-04-29 | 8.212 | 558 | 6,79 |
| Burkina Faso | 2020-04-29 | 641 | 43 | 6,71 |
| Togo | 2020-04-29 | 109 | 7 | 6,42 |
| Iran | 2020-04-29 | 93.657 | 5.957 | 6,36 |
| Slovenia | 2020-04-29 | 1.418 | 89 | 6,28 |
| Congo (Kinshasa) | 2020-04-29 | 491 | 30 | 6,11 |
| Canada | 2020-04-29 | 52.865 | 3.155 | 5,97 |
| Ireland | 2020-04-29 | 20.253 | 1.190 | 5,88 |
| United States of America | 2020-04-29 | 1.039.909 | 60.967 | 5,86 |
| Switzerland | 2020-04-29 | 29.407 | 1.716 | 5,84 |
| Romania | 2020-04-29 | 11.978 | 693 | 5,79 |
| Andorra | 2020-04-29 | 743 | 42 | 5,65 |
| China | 2020-04-29 | 83.944 | 4.637 | 5,52 |
| Greece | 2020-04-29 | 2.576 | 139 | 5,40 |
| Bolivia | 2020-04-29 | 1.110 | 59 | 5,32 |
| Mali | 2020-04-29 | 482 | 25 | 5,19 |
| North Macedonia | 2020-04-29 | 1.442 | 73 | 5,06 |
| Argentina | 2020-04-29 | 4.285 | 214 | 4,99 |
| Poland | 2020-04-29 | 12.640 | 624 | 4,94 |
| Denmark | 2020-04-29 | 9.206 | 443 | 4,81 |
| Somalia | 2020-04-29 | 582 | 28 | 4,81 |
| Iraq | 2020-04-29 | 2.003 | 92 | 4,59 |
| Niger | 2020-04-29 | 713 | 32 | 4,49 |
| Colombia | 2020-04-29 | 6.207 | 278 | 4,48 |
| Bulgaria | 2020-04-29 | 1.447 | 64 | 4,42 |
| Dominican Republic | 2020-04-29 | 6.652 | 293 | 4,40 |
| Botswana | 2020-04-29 | 23 | 1 | 4,35 |
| Monaco | 2020-04-29 | 95 | 4 | 4,21 |
| Finland | 2020-04-29 | 4.906 | 206 | 4,20 |
| Tunisia | 2020-04-29 | 980 | 40 | 4,08 |
| Burma | 2020-04-29 | 150 | 6 | 4,00 |
| Germany | 2020-04-29 | 161.539 | 6.467 | 4,00 |
| Portugal | 2020-04-29 | 24.505 | 973 | 3,97 |
| Cuba | 2020-04-29 | 1.467 | 58 | 3,95 |
| Albania | 2020-04-29 | 766 | 30 | 3,92 |
| Kenya | 2020-04-29 | 384 | 15 | 3,91 |
| Morocco | 2020-04-29 | 4.321 | 168 | 3,89 |
| Bosnia and Herzegovina | 2020-04-29 | 1.677 | 65 | 3,88 |
| Congo (Brazzaville) | 2020-04-29 | 207 | 8 | 3,86 |
| Chad | 2020-04-29 | 52 | 2 | 3,85 |
| Sierra Leone | 2020-04-29 | 104 | 4 | 3,85 |
| Austria | 2020-04-29 | 15.402 | 580 | 3,77 |
| Paraguay | 2020-04-29 | 239 | 9 | 3,77 |
| Ecuador | 2020-04-29 | 24.675 | 883 | 3,58 |
| Cameroon | 2020-04-29 | 1.832 | 61 | 3,33 |
| Lebanon | 2020-04-29 | 721 | 24 | 3,33 |
| Tanzania | 2020-04-29 | 480 | 16 | 3,33 |
| Libya | 2020-04-29 | 61 | 2 | 3,28 |
| Lithuania | 2020-04-29 | 1.375 | 45 | 3,27 |
| India | 2020-04-29 | 33.062 | 1.079 | 3,26 |
| Croatia | 2020-04-29 | 2.062 | 67 | 3,25 |
| Afghanistan | 2020-04-29 | 1.939 | 60 | 3,09 |
| Zambia | 2020-04-29 | 97 | 3 | 3,09 |
| Venezuela | 2020-04-29 | 331 | 10 | 3,02 |
| Mauritius | 2020-04-29 | 332 | 10 | 3,01 |
| Czechia | 2020-04-29 | 7.579 | 227 | 3,00 |
| Estonia | 2020-04-29 | 1.666 | 50 | 3,00 |
| Japan | 2020-04-29 | 13.895 | 413 | 2,97 |
| Nigeria | 2020-04-29 | 1.728 | 51 | 2,95 |
| Moldova | 2020-04-29 | 3.771 | 111 | 2,94 |
| Guatemala | 2020-04-29 | 557 | 16 | 2,87 |
| Panama | 2020-04-29 | 6.378 | 178 | 2,79 |
| Peru | 2020-04-29 | 33.931 | 943 | 2,78 |
| Norway | 2020-04-29 | 7.710 | 207 | 2,68 |
| Turkey | 2020-04-29 | 117.589 | 3.081 | 2,62 |
| Ukraine | 2020-04-29 | 9.866 | 250 | 2,53 |
| El Salvador | 2020-04-29 | 377 | 9 | 2,39 |
| Uruguay | 2020-04-29 | 630 | 15 | 2,38 |
| Luxembourg | 2020-04-29 | 3.769 | 89 | 2,36 |
| Kosovo | 2020-04-29 | 510 | 12 | 2,35 |
| Ethiopia | 2020-04-29 | 130 | 3 | 2,31 |
| Bangladesh | 2020-04-29 | 7.103 | 163 | 2,29 |
| Korea, South | 2020-04-29 | 10.765 | 247 | 2,29 |
| Pakistan | 2020-04-29 | 15.525 | 343 | 2,21 |
| Montenegro | 2020-04-29 | 322 | 7 | 2,17 |
| South Africa | 2020-04-29 | 5.350 | 103 | 1,93 |
| Serbia | 2020-04-29 | 6.630 | 125 | 1,89 |
| Diamond Princess | 2020-04-29 | 712 | 13 | 1,83 |
| Thailand | 2020-04-29 | 2.947 | 54 | 1,83 |
| Cyprus | 2020-04-29 | 843 | 15 | 1,78 |
| Jamaica | 2020-04-29 | 396 | 7 | 1,77 |
| Jordan | 2020-04-29 | 451 | 8 | 1,77 |
| Latvia | 2020-04-29 | 849 | 15 | 1,77 |
| Malaysia | 2020-04-29 | 5.945 | 100 | 1,68 |
| Slovakia | 2020-04-29 | 1.391 | 22 | 1,58 |
| Benin | 2020-04-29 | 64 | 1 | 1,56 |
| Armenia | 2020-04-29 | 1.932 | 30 | 1,55 |
| Chile | 2020-04-29 | 14.885 | 216 | 1,45 |
| Taiwan* | 2020-04-29 | 429 | 6 | 1,40 |
| Israel | 2020-04-29 | 15.834 | 215 | 1,36 |
| Australia | 2020-04-29 | 6.752 | 91 | 1,35 |
| Azerbaijan | 2020-04-29 | 1.766 | 23 | 1,30 |
| New Zealand | 2020-04-29 | 1.476 | 19 | 1,29 |
| Liechtenstein | 2020-04-29 | 82 | 1 | 1,22 |
| Georgia | 2020-04-29 | 517 | 6 | 1,16 |
| Cote d’Ivoire | 2020-04-29 | 1.238 | 14 | 1,13 |
| Eswatini | 2020-04-29 | 91 | 1 | 1,10 |
| Kyrgyzstan | 2020-04-29 | 729 | 8 | 1,10 |
| Gabon | 2020-04-29 | 276 | 3 | 1,09 |
| Sri Lanka | 2020-04-29 | 649 | 7 | 1,08 |
| Senegal | 2020-04-29 | 882 | 9 | 1,02 |
| Russia | 2020-04-29 | 99.399 | 972 | 0,98 |
| Ghana | 2020-04-29 | 1.671 | 16 | 0,96 |
| Cabo Verde | 2020-04-29 | 114 | 1 | 0,88 |
| Malta | 2020-04-29 | 463 | 4 | 0,86 |
| Costa Rica | 2020-04-29 | 713 | 6 | 0,84 |
| United Arab Emirates | 2020-04-29 | 11.929 | 98 | 0,82 |
| Kazakhstan | 2020-04-29 | 3.138 | 25 | 0,80 |
| Saudi Arabia | 2020-04-29 | 21.402 | 157 | 0,73 |
| Brunei | 2020-04-29 | 138 | 1 | 0,72 |
| Belarus | 2020-04-29 | 13.181 | 84 | 0,64 |
| Kuwait | 2020-04-29 | 3.740 | 24 | 0,64 |
| West Bank and Gaza | 2020-04-29 | 344 | 2 | 0,58 |
| Iceland | 2020-04-29 | 1.797 | 10 | 0,56 |
| Guinea | 2020-04-29 | 1.351 | 7 | 0,52 |
| Guinea-Bissau | 2020-04-29 | 205 | 1 | 0,49 |
| Uzbekistan | 2020-04-29 | 2.002 | 9 | 0,45 |
| Oman | 2020-04-29 | 2.274 | 10 | 0,44 |
| Maldives | 2020-04-29 | 278 | 1 | 0,36 |
| Equatorial Guinea | 2020-04-29 | 315 | 1 | 0,32 |
| Bahrain | 2020-04-29 | 2.921 | 8 | 0,27 |
| Djibouti | 2020-04-29 | 1.077 | 2 | 0,19 |
| Singapore | 2020-04-29 | 15.641 | 14 | 0,09 |
| Qatar | 2020-04-29 | 12.564 | 10 | 0,08 |
En el siguiente gráfico se puede analizar la velocidad y magnitud que ha tenido la propagación del Covid-19 en los países más afectados hasta la fecha indicada y Argentina.
El hecho de que la visión de éste sea logarítmica permite analizar en una escala más adecuada cómo ha sido la evolución de la pandemia, debido a la amplia gama de valores.
Las curvas de evolución a escala lineal de casos detectados de COVID-19 en Argentina y en los países mas afectados a nivel mundial son:
Excluyendo China y comparando la evolución de los casos detectados en estos paises en los primeros - días, que son los transcurridos desde el primer caso detectado en Argentina, se obtienen las siguientes curvas:
Para poner en contexto la situación, en el siguiente gráfico puede verse cómo fue evolucionando la cantidad de personas infectadas en estos países en el período siguiente al de haber llegado a los 100 casos confirmados.
En Sud América el primer caso detectado de COVID-19 se informa el día 26 de feb. del 2020 en Brazil. A continuación se muestran las fechas en que se detectó por primera vez un infectado en cada país:
En el siguiente gráfico se muestran las series de cantidades de casos y cantidades de fallecidos en cada país, en el primero se visualiza la escala fija sobre el y, en la segunda se muestra la escala libre que mejor se adapta a cada país
A continuación se graficará la evolución de casos acumulados y falllecidos de los países en simultáneo, tomando como día inicial el día en que se detectó por primera vez un infectado en cada país.
A las curvas se las mostrará en escala lineal y en escala (y) logaritmica para facilitar la visualización
La incidencia acumulada (IA) proporciona una estimación de la probabilidad o el riesgo de que un individuo libre de una determinada enfermedad la desarrolle durante un período especificado de tiempo.
Al día de la fecha las incidencias acumuladas por cada 100.000 habitantes de los países de Sud América es:
| País | Días | Población | # Casos | IA |
|---|---|---|---|---|
| Ecuador | 60 | 17.300.000 | 24.675 | 142,63 |
| Peru | 55 | 33.105.273 | 33.931 | 102,49 |
| Chile | 58 | 19.107.216 | 14.885 | 77,90 |
| Brazil | 64 | 210.147.125 | 79.685 | 37,92 |
| Uruguay | 47 | 3.529.014 | 630 | 17,85 |
| Colombia | 55 | 50.372.424 | 6.207 | 12,32 |
| Bolivia | 50 | 11.383.094 | 1.110 | 9,75 |
| Argentina | 58 | 44.938.712 | 4.285 | 9,54 |
| Paraguay | 53 | 7.152.703 | 239 | 3,34 |
| Venezuela | 47 | 28.067.000 | 331 | 1,18 |
Una proporción interesante a comparar es la tasa de mortalidad particular o tasa de letalidad, es decir la cantidad de personas que fallecieron respecto al total de casos en un período de tiempo. A continuación se muestra la evolución de la tasa de letalidad en los distintos países considerando el primer día de detección del virus
| País | # Casos | # Fallecidos | Tasa de Letalidad(%) |
|---|---|---|---|
| Brazil | 79.685 | 5.513 | 6,92 |
| Bolivia | 1.110 | 59 | 5,32 |
| Argentina | 4.285 | 214 | 4,99 |
| Colombia | 6.207 | 278 | 4,48 |
| Paraguay | 239 | 9 | 3,77 |
| Ecuador | 24.675 | 883 | 3,58 |
| Venezuela | 331 | 10 | 3,02 |
| Peru | 33.931 | 943 | 2,78 |
| Uruguay | 630 | 15 | 2,38 |
| Chile | 14.885 | 216 | 1,45 |
Este gráfico (propuesto por https://aatishb.com/covidtrends/) muestra la evolución entre la cantidad total de casos de COVID-19 en una fecha frente a los nuevos casos confirmados en la semana previa a la misma.
Cuando se traza de esta manera, el crecimiento exponencial se representaría como una línea recta creciente. Se puede observar que casi todos los países siguen un camino muy similar de crecimiento exponencial.
En Argentina los datos son informados diariamente por el Ministerio de Salud de la Nación. Estos datos se informan de manera desestructurada y diariamente se modifica la cantidad de datos brindados.
Los datos con los que se trabajarán son de procesamiento propio en base a los informes mencionados y se encuentran actualizados al 2020-04-29.
Situación de los casos detectados en la actualidad. Los casos Activos aquí se discriminan con los casos que se encuentran en Unidades de Terapia Intensiva
| Fecha | Casos Detectados | Fallecidos | Recuperados |
|---|---|---|---|
| 2020-03-03 | 1 | 0 | 0 |
| 2020-03-04 | 1 | 0 | 0 |
| 2020-03-05 | 2 | 0 | 0 |
| 2020-03-06 | 8 | 0 | 0 |
| 2020-03-07 | 9 | 1 | 0 |
| 2020-03-08 | 12 | 1 | 0 |
| 2020-03-09 | 17 | 1 | 0 |
| 2020-03-10 | 19 | 1 | 0 |
| 2020-03-11 | 21 | 1 | 0 |
| 2020-03-12 | 31 | 1 | 0 |
| 2020-03-13 | 34 | 2 | 0 |
| 2020-03-14 | 45 | 2 | 0 |
| 2020-03-15 | 56 | 2 | 0 |
| 2020-03-16 | 65 | 2 | 0 |
| 2020-03-17 | 78 | 2 | 0 |
| 2020-03-18 | 97 | 3 | 18 |
| 2020-03-19 | 128 | 3 | 23 |
| 2020-03-20 | 158 | 3 | 31 |
| 2020-03-21 | 225 | 4 | 27 |
| 2020-03-22 | 266 | 4 | 51 |
| 2020-03-23 | 301 | 4 | 52 |
| 2020-03-24 | 387 | 6 | 63 |
| 2020-03-25 | 503 | 8 | 72 |
| 2020-03-26 | 589 | 12 | 75 |
| 2020-03-27 | 690 | 17 | 80 |
| 2020-03-28 | 745 | 19 | 91 |
| 2020-03-29 | 820 | 20 | 228 |
| 2020-03-30 | 966 | 25 | 240 |
| 2020-03-31 | 1.054 | 28 | 248 |
| 2020-04-01 | 1.133 | 33 | 256 |
| 2020-04-02 | 1.265 | 37 | 266 |
| 2020-04-03 | 1.353 | 42 | 279 |
| 2020-04-04 | 1.451 | 43 | 280 |
| 2020-04-05 | 1.554 | 46 | 325 |
| 2020-04-06 | 1.628 | 53 | 338 |
| 2020-04-07 | 1.715 | 60 | 358 |
| 2020-04-08 | 1.795 | 65 | 365 |
| 2020-04-09 | 1.894 | 79 | 375 |
| 2020-04-10 | 1.975 | 82 | 440 |
| 2020-04-11 | 2.142 | 89 | 468 |
| 2020-04-12 | 2.208 | 95 | 515 |
| 2020-04-13 | 2.277 | 98 | 559 |
| 2020-04-14 | 2.443 | 105 | 596 |
| 2020-04-15 | 2.571 | 112 | 631 |
| 2020-04-16 | 2.669 | 122 | 666 |
| 2020-04-17 | 2.758 | 129 | 685 |
| 2020-04-18 | 2.839 | 132 | 709 |
| 2020-04-19 | 2.941 | 134 | 737 |
| 2020-04-20 | 3.031 | 142 | 840 |
| 2020-04-21 | 3.144 | 151 | 872 |
| 2020-04-22 | 3.288 | 159 | 919 |
| 2020-04-23 | 3.435 | 165 | 976 |
| 2020-04-24 | 3.607 | 176 | 1.030 |
| 2020-04-25 | 3.780 | 185 | 1.107 |
| 2020-04-26 | 3.892 | 192 | 1.140 |
| 2020-04-27 | 4.003 | 197 | 1.162 |
| 2020-04-28 | 4.127 | 207 | 1.192 |
| 2020-04-29 | 4.285 | 215 | 1.256 |
A continuación se grafican las pirámides poblacionales de casos confirmados y fallecimientos.
La composición de la siguiente pirámide poblacional de los casos confirmados fue confeccionada considerando que el porcentaje de Hombres y Mujeres informado por el Ministerio de Salud se distribute uniformemente en cada grupo etaraio.
La notificación de los casos por jurisdicción se realiza teniendo en cuenta la residencia según el Registro Nacional de las Personas, pudiendo variar en función de la investigación de la jurisdicción. El Ministerio diariamente informa la cantidad de casos por provincia pudiendo rectificar luego cantidades de casos reasignados.
La cantidad de casos Activos se ha calculado en base a los informes provinciales de los Ministerios de Salud, considerando los casos confirmados menos los recuperados/altas menos los fallecidos- Debido a que no todas las provincias lo informan diariamente pueden existir algunas diferencias con las situaciones actuales.
| Provincia | Confirmados | Fallecidos | Recuperados |
|---|---|---|---|
| Buenos Aires | 1.532 | 88 | 265 |
| Catamarca | 0 | 0 | 0 |
| Chaco | 311 | 14 | 105 |
| Chubut | 2 | 0 | 2 |
| Ciudad de Buenos Aires | 1.123 | 64 | 360 |
| Córdoba | 276 | 14 | 100 |
| Corrientes | 47 | 0 | 27 |
| Entre Ríos | 23 | 0 | 13 |
| Jujuy | 5 | 0 | 4 |
| La Pampa | 5 | 0 | 5 |
| La Rioja | 52 | 6 | 13 |
| Mendoza | 78 | 9 | 28 |
| Misiones | 12 | 1 | 2 |
| Neuquén | 109 | 4 | 28 |
| Río Negro | 214 | 9 | 49 |
| Salta | 4 | 0 | 3 |
| San Juan | 2 | 0 | 2 |
| San Luis | 11 | 0 | 7 |
| Santa Cruz | 48 | 0 | 32 |
| Santa Fe | 243 | 2 | 136 |
| Santiago del Estero | 15 | 0 | 5 |
| Tierra del Fuego | 137 | 0 | 69 |
| Tucumán | 36 | 3 | 14 |
| Formosa | 0 | 0 | 0 |
Gracias al aporte de reunir y disponibilizar los datos de Sistemas Mapache y al aporte de muchos usuarios como [@ClariCardozoCas](https://twitter.com/ClariCardozoCas), [@juanjocorrea_ok](https://twitter.com/juanjocorrea_ok) se muestra la distribución de casos a nivel departamental de las provincias: Buenos Aires, Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Río Negro, Neuquén, Tucumán, Santa Fe, Chaco, Salta y Entre Ríos en base a datos propios.
A continuación se muestra la evolución de casos detectados por provincias y las curvas de casos confirmados y fallecimientos por día para cada una de las provincias argentinas. Ambas curvas se muestran a escala libre y escala logaritmica
Los días transcurridos dese que el Ministerio de Salud de Nación no reporta casos para cada una de las provincias son:
La incidencia acumulada (IA) proporciona una estimación de la probabilidad o el riesgo de que un individuo, libre de una determinada enfermedad, la desarrolle durante un período específico de tiempo.
En Argentina, considerando una población de 45.376.763 (Proyección estimada por INDEC), la tasa de incidencia acumulada nacional es de 9.45 cada 100 mil habitantes.
Al día de la fecha las incidencias acumuladas por cada 100.000 habitantes en la provincias de Argentina son:
| Provincia | Casos | Tasa Incidencia |
|---|---|---|
| Tierra del Fuego | 137 | 78,99 |
| Ciudad de Buenos Aires | 1.123 | 36,51 |
| Río Negro | 214 | 28,62 |
| Chaco | 311 | 25,82 |
| Neuquén | 109 | 16,41 |
| La Rioja | 52 | 13,21 |
| Santa Cruz | 48 | 13,13 |
| Buenos Aires | 1.532 | 8,73 |
| Córdoba | 276 | 7,34 |
| Santa Fe | 243 | 6,87 |
| Corrientes | 47 | 4,19 |
| Mendoza | 78 | 3,92 |
| San Luis | 11 | 2,16 |
| Tucumán | 36 | 2,12 |
| Entre Ríos | 23 | 1,66 |
| Santiago del Estero | 15 | 1,53 |
| La Pampa | 5 | 1,39 |
| Misiones | 12 | 0,95 |
| Jujuy | 5 | 0,65 |
| Chubut | 2 | 0,32 |
| Salta | 4 | 0,28 |
| San Juan | 2 | 0,26 |
| Catamarca | 0 | 0,00 |
| Formosa | 0 | 0,00 |
En la actualidad (2020-04-29) en Argentina, la tasa de mortalidad particular o letalidad es de 5.02%, mientras que el porcentaje pacientes recuperados es del 29.31%.
La tasa de Letalidad a nivel nacional ha evolucionado como lo muestra la siguiente gráfica.
El 61.7 % de los fallecidos son Hombres, mientras que el 38.3 % restante corresponde a Mujeres.
La edad media de los pacientes fallecidos es de NA años, y en particular la edad media de los Hombres fallecidos es de 70 años y en la Mujeres de NA años.
En el siguiente gráfico se observa la distribución de los pacientes fallecidos por sexo y edad.
En base a las provincias de residencia de los fallecidos, informadas por el Ministerio de Salud Nacional, y considerando las cantidades actualizadas de casos en cada provincia se obtienen las siguientes tasas de letalidad a nivel provincial
| Provincia | Muertes | Casos Acumulados | Tasa Letalidad |
|---|---|---|---|
| Mendoza | 9 | 78 | 11,5 |
| La Rioja | 6 | 52 | 11,5 |
| Tucumán | 3 | 36 | 8,3 |
| Misiones | 1 | 12 | 8,3 |
| Ciudad de Buenos Aires | 64 | 1.123 | 5,7 |
| Buenos Aires | 88 | 1.532 | 5,7 |
| Córdoba | 14 | 276 | 5,1 |
| Chaco | 14 | 311 | 4,5 |
| Río Negro | 9 | 214 | 4,2 |
| Neuquén | 4 | 109 | 3,7 |
| Santa Fe | 2 | 243 | 0,8 |
Los tipos de Casos confirmados se clasifican en: Importados (cuando se registra trasmisión relacionada viajes al exterior del país)
Contacto estrecho/Conglomerado: casos en los que se puede determinar la cadena de transmisión por contacto estrecho con infectados
Comunitario: aquellos casos en los que no se puede relacionar a los casos confirmados con cadenas de trasmisión conocidas.
Investigación: casos que se encuentran en estudio para definir el tipo de transmisión. En algún momento tiene que pasar a alguno de los otros 3 casos
La evolución y distribución de los casos según el tipo en Argentina es:
Desde el día 16/03/2020 el Ministerio de Salud comenzó a informar la cantidad de pruebas diagnósticas y casos descartados de COVID-19. A continuación se visualiará la evolución en la proporción de los casos detectados sobre la cantidad de pruebas analizadas, la cantidad de test realizados hasta la fecha y la proporción de la cantidad de test por millón de habitantes
A continuación se visualiará la evolución en la proporción de los casos detectados sobre la cantidad de pruebas analizadas.
A continuación se muestran la cantidad de casos de COVID-19 confirmados por el Ministerio de Salud de Entre Ríos, discriminados por departamento y localidad
En Argentina, la tasa de incidencia acumulada nacional es de 9.45 cada 100 mil habitantes. La Incidencia Acumulada de toda la provincia de Entre Ríos es de 1.73 cada 100.000 habitantes.
La incidencia acumulada (IA) a nivel departamental, considerando la población proyectada por INDEC para el 2020 se observan en el mapa y tabla a continuación
| Departemento | Población | Casos | Tasa Incidencia |
|---|---|---|---|
| Islas del Ibicuy | 13.420 | 1 | 7,45 |
| Gualeguay | 58.565 | 3 | 5,12 |
| Diamante | 51.384 | 2 | 3,89 |
| Colón | 77.039 | 3 | 3,89 |
| Gualeguaychú | 124.231 | 4 | 3,22 |
| Nogoyá | 41.304 | 1 | 2,42 |
| Villaguay | 52.651 | 1 | 1,90 |
| Paraná | 376.912 | 6 | 1,59 |
| La Paz | 72.051 | 1 | 1,39 |
| Concordia | 191.117 | 2 | 1,05 |